Automatisierung und Demokratisierung von AI und Machine Learning in der Praxis

Fortschrittliche Künstliche Intelligenz-Technologien wie automated Machine Learning bringen KI in Reichweite für alle. Mit diesen Werkzeugen und Technologien können Organisationen die Macht des maschinellen Lernens in die Händen ihrer Fachspezialisten und Data Scientist legen. Diese modernen Tools ermöglichen es ihnen, Machine Learning-Modelle aufzubauen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben oder tiefes Wissen über Algorithmen zu haben.

Demokratisierung AI/ML

Personal Computer revolutionierten die Industrie und versorgten die Menschen mit Werkzeugen, die Kreativität und Produktivität steigerten. Das Internet verband uns global, Smartphones und Tablets machten digitale Power allgegenwärtig. Heute prägt Künstliche Intelligenz die nächste Transformationswelle: von automatisierter Analyse bis hin zu generativer KI, die Inhalte erschaffen kann.

Bei Begriffen wie KI oder Machine Learning denken viele noch an hochkomplexe Prozesse und Algorithmen, die nur Experten beherrschen. Doch moderne No-Code-/Low-Code-Tools und AutoML-Plattformen machen den Einstieg auch für Fachabteilungen möglich. Für die Identifizierung und Umsetzung relevanter Use Cases braucht es keine „Rocket Scientists“. Vielmehr können Teams aus allen Unternehmensbereichen überlegen: Welche Kernherausforderungen lassen sich mit KI besser lösen? Welche Daten sind dafür bereits vorhanden oder müssen ergänzt werden?

Dadurch werden weit mehr Mitarbeiter mit ihrer praktischen Erfahrung in die Lage versetzt, wichtige Entscheidungen zu beeinflussen und die Zukunft aktiv mitzugestalten.

Von BI zu KI-gesteuerten Plattformen

WIE SIE IHRE BI-APPLIKATIONEN UM AI UND MACHINE LEARNING-FÄHIGKEITEN ANREICHERN

Business Intelligence Lösungen um AI-/Machine Learning Fähigkeiten zu erweitern, muss nicht kompliziert sein. 

Durch intelligente Automatisierung lässt sich die Produktivität von Data Scientists erheblich steigern - gleichzeitig erhöht sich die Akzeptanz in den Fachbereichen, wenn KI-Funktionen nahtlos in bestehende BI-Software wie Qlik, Tableau oder Power BI integriert werden. Moderne AutoML- und No-Code-Plattformen ermöglichen es Anwendern, Analysen zu vertiefen, ohne selbst Experten im maschinellen Lernen sein zu müssen. 

BI und KI

BI und KI - ein starkes Zusammenspiel

Im Zeitalter wachsender Datenmengen reichen traditionelle BI-Techniken allein nicht mehr aus, um alle Informationen sinnvoll zu nutzen und die besten Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen, die Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, gewinnen wertvolle Einblicke, die reale Geschäftsprobleme lösen - von Predictive Analytics über automatisierte Entscheidungsfindung bis hin zu Generative-AI-Anwendungen. 

Viele Fachanwender haben jedoch weder die Zeit noch den Wunsch, tiefgehende Data-Science-Kenntnisse zu entwickeln. Genau hier setzen AutoML-Lösungen und KI-gestützte BI-Plattformen an: Sie demokratisieren Data Science, senken die Einstiegshürden und liefern Ergebnisse, die unmittelbar im Business-Umfeld genutzt werden können. 

Vorteile, Grundlagen und Best Practices

  • Automatisiertes Machine Learning ergänzt menschliche Expertise statt sie zu ersetzten - Fachwissen und KI arbeiten Hand in Hand.
  • Quick-Win-Projekte liefern schnellen, messbaren ROI und bauen Vertrauen in die Technologie auf.
  • Self-Service Analytics mit KI-Unterstützung macht es für Fachbereiche einfacher, selbst mit Daten zu experimentieren und neue Use Cases zu entdecken.
  • Integration mit bestehenden BI-Systemen ermöglicht eine reibungslose Erweiterung - Anwender bleiben in der vertrauten Umgebung und profitieren dennoch von KI. 

So können Unternehmensleiter, Analysten und Fachanwender ohne tiefes Programmierwissen hochwertige Machine-Learning-Modelle entwickeln, testen und produktiv einsetzten. Das Ergebnis: bessere Entscheidungen, höhere Effizienz und eine BI-Landschaft, die den Schritt ins KI-Zeitalter macht. 

Artificial Intelligence (AI)

Künstliche Intelligenz (KI) treibt die logische Weiterentwicklung von Business Intelligence (BI) voran

Durch KI-gestützte BI lassen sich Echtzeit-Einblicke generieren, aktuelle Daten jederzeit verfügbar machen und komplexe Zusammenhänge automatisch aufdecken. So können Unternehmen trotz wachsender Datenmengen schnelle, fundierte und strategische Entscheidungen treffen. 

Moderne BI-Tools bieten nicht nur Dashboards, sondern auch Predictive Analytics, generative KI-gestützte Insights und Conversational Analytics, die Manager und Fachabteilungen direkt in ihren Entscheidungen unterstützen. Auf diese Weise wird Business Intelligence von einem reinen Reporting-Werkzeug zu einer intelligenten Entscheidungsplattform, die Unternehmensstrategien aktiv mitgestaltet. 

Erfahren Sie mehr über Artificial intelligence
 

KI

Machine Learning (ML) die nächste Stufe intelligenter Business Intelligence

Mit Machine Learning lassen sich BI-Anwendungen noch leistungsfähiger gestalten. Modelle erkennen automatisch Muster, Prognosen werden präziser, und komplexe Zusammenhänge lassen sich direkt in Entscheidungen einfließen. So können Unternehmen auch bei wachsenden Datenmengen schnelle, fundierte und strategische Entscheidungen treffen.

Moderne ML-Plattformen bieten nicht nur automatisierte Analysen, sondern auch Predictive Analytics, generative KI-gestützte Insights und Self-Service-Funktionen, die Fachabteilungen direkt unterstützen. Auf diese Weise verwandelt sich Business Intelligence in eine intelligente Entscheidungsplattform, die Unternehmensstrategien aktiv vorantreibt.

Erfahren Sie mehr über Machine Learning

ML

Unsere Webinar-Reihe

Artificial Intelligence & Automated Machine Learning – VIRTUAL DATE

Erleben Sie in unserer Webinar-Reihe praxisnahe Use Cases für den erfolgreichen Einsatz von AI- und ML-Technologien in Qlik Umgebungen. Lernen Sie, wie Modelle optimal trainiert werden können, um präzise Vorhersagen zu liefern, Muster zu erkennen und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.  #prediction is now

  • WEBINAR Qlik AutoML ohne Programmierkenntnisse 

    Qlik AutoML

    In unserem Live-Webinar (19.06.2025 14:00 - 14:30 Uhr) werden Sie lernen, wie Sie mit Qlik AutoML einfach fundierte Vorhersagen treffen und direkt in Ihre Analysen integrieren können. 

    zur Webinar-Aufzeichnung

  • WEBINAR Qlik Cloud Data Integration 
     

    Qlik Cloud Data

    In unserem Live-Webinar (20.06.2024 14:00 - 14:30 Uhr) werden Sie erlernen, wie Daten aus verschiedenen Quellen ohne Belastung für die Quellsysteme in Echtzeit in die gewünschte Zielinfrastruktur übertragen werden können. 

    zur Webinar-Aufzeichnung

FAQ

Was unterscheidet automatisiertes Machine Learning (AutoML) von klassischem Machine Learning?

Beim klassischen ML entwerfen Data Scientists Modelle manuell und optimieren Parameter Schritt für Schritt. AutoML übernimmt viele dieser Arbeitsschritte automatisch – von der Datenaufbereitung über Feature Engineering bis zur Modellvalidierung. So lassen sich auch ohne tiefes Expertenwissen qualitativ hochwertige Modelle entwickeln.

Welche Rolle spielt Generative AI in Business Intelligence?

Während klassische BI vor allem auf Reporting und Analyse fokussiert ist, kann Generative AI Inhalte wie Texte, Prognosen oder Visualisierungen automatisch erstellen. Das erweitert BI um neue Formen der Interaktion, etwa durch Conversational Analytics, bei denen Anwender Fragen in natürlicher Sprache stellen und sofort Antworten erhalten.

Welche Governance-Aspekte müssen bei demokratisierter KI beachtet werden?

Wenn mehr Mitarbeiter Zugriff auf KI-gestützte Tools haben, steigt die Bedeutung von Datenqualität, Datenschutz und ethischen Leitlinien. Unternehmen sollten klare Regeln und Verantwortlichkeiten definieren, um fehlerhafte oder voreingenommene Ergebnisse zu vermeiden.